读取文件夹和子文件夹*.wav的方法可以通过编程语言来实现。以下是一个Python示例代码:
import os
def read_wav_files(folder_path):
wav_files = []
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
for file in files:
if file.endswith(".wav"):
wav_files.append(os.path.join(root, file))
return wav_files
folder_path = "/path/to/folder"
wav_files = read_wav_files(folder_path)
print(wav_files)
这段代码使用了os.walk
函数来遍历指定文件夹及其子文件夹中的所有文件,然后筛选出以.wav
结尾的文件,并将它们的路径存储在一个列表中。
对于用于输入训练模型的特征提取,可以使用音频处理库来提取音频特征。以下是一个示例代码,使用Librosa库提取音频的Mel频谱特征:
import librosa
def extract_mel_spectrogram(file_path):
audio, sr = librosa.load(file_path)
mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(audio, sr=sr)
return mel_spectrogram
file_path = "/path/to/wav_file.wav"
mel_spectrogram = extract_mel_spectrogram(file_path)
print(mel_spectrogram)
这段代码使用了Librosa库来加载音频文件,并提取其Mel频谱特征。Mel频谱特征是一种常用的音频特征,可以用于训练音频相关的模型。
以上是读取文件夹和子文件夹*.wav以及用于输入训练模型的特征提取的基本方法。根据具体需求,还可以使用其他音频处理库或特征提取方法来实现更复杂的功能。
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